
import os
import pandas as pd
from volcenginesdkarkruntime import Ark

# 请确保您已将 API Key 存储在环境变量 ARK_API_KEY 中
# 初始化Ark客户端，从环境变量中读取您的API Key
client = Ark(
    # 此为默认路径，您可根据业务所在地域进行配置
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    # 从环境变量中获取您的 API Key。此为默认方式，您可根据需要进行修改
    api_key='504bfd41-c285-4924-9107-74bb71846399'
    )


def ask_llm_by_row(idx):
    role = "你是一个翻译专家，擅长将英文翻译成中文。"
    
    ask_str = f"下面是收入消费支出调查表的项目，英文为{idx}，翻译成中文"
    ask_str += f"输出翻译名称，并解释其概念。"
    completion = client.chat.completions.create(
    # 指定您创建的方舟推理接入点 ID，此处已帮您修改为您的推理接入点 ID
        model="doubao-1-5-thinking-pro-250415",
        messages=[
            {"role": "system", "content": role},
            {"role": "user", "content": ask_str},
        ],
    )
    print(ask_str)
    print(completion.choices[0].message.content)
    return completion.choices[0].message.content

dic = {}
df = pd.read_excel(r"名称meta.xlsx", index_col=0)
i = 0
for idx in df.index:
    print(i)
    se = df.iloc[i]
    ask = se[0]
    answer = ask_llm_by_row(ask)
    dic[idx] = answer
    i += 1
pd.Series(dic).to_excel("美国指标对应概念解释.xlsx")